【摘 要】
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在日常的统计工作中,数据的采集是必不可少的工作.而在实际工作中,由于种种原因,人们经常会遇到各种各样的数据缺失.比如试验样本的人为损坏,与调查对象失去联系等等.这样一来,就得到了含缺失数据（或称为不完全数据）的样本.对于这些不完全的数据,往往不能用完整数据情况下的方法去处理,否则就会增大误差,使基于这些样本的参数估计失去意义.因此,在这种情况下人们就需要用特定的方法去处理数据.本文的中心在于对给定
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在日常的统计工作中,数据的采集是必不可少的工作.而在实际工作中,由于种种原因,人们经常会遇到各种各样的数据缺失.比如试验样本的人为损坏,与调查对象失去联系等等.这样一来,就得到了含缺失数据（或称为不完全数据）的样本.对于这些不完全的数据,往往不能用完整数据情况下的方法去处理,否则就会增大误差,使基于这些样本的参数估计失去意义.因此,在这种情况下人们就需要用特定的方法去处理数据.本文的中心在于对给定模型的不完整数据进行分析,并探讨合适的处理方法：首先是对具有缺失数据的两指数总体进行讨论,而后又研究了某类特定情况下双参数混合指数分布参数估计的EM算法.本文的结构如下：第一章为绪论,介绍了当前带有缺失数据的统计问题的研究状况,阐述了大致的研究背景,并且给出了文章的具体架构.第二章主要介绍了本文需要的理论基础,包括基本概念,需用到的基本统计方法,以及统计性质.第三章是本文的重点之一.本章对具有缺失数据的两指数总体做出了参数估计,随后验证了估计的强相合性与渐近正态性,并给出了参数差的假设检验,进而在参数差相等假设条件下求出了参数估计的渐近置信区间.第四章是本文的另一个重点.本章基于双参数混合指数模型,推导了恒加应力水平下,参数估计的EM算法,并给出了估计式.第五章为结论与展望.
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